Modelowanie dwurotorowego systemu aerodynamicznego z wykorzystaniem systemu neurorozmytego

• Autorzy: Woźnica P.

Identyfikatory

DOI

10.14313/PAR_208/86

Warianty tytułu

EN

Modeling of Two Rotor Aerodynamical System Using the Neuro-Fuzzy System

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono propozycję modelu neurorozmytego dla złożonego obiektu nieliniowego. Ze względu na osobliwości modeli analitycznych, zasugerowano strukturę rozmytą z adaptacyjnym doborem parametrów. Opracowano koncepcję adaptacyjnego obserwatora rozmytego, działającego na podstawie stworzonego modelu neurorozmytego. Dokonano oceny efektywności modelu i estymatora adaptacyjnego pod względem złożoności konstrukcji i nakładu obliczeniowego. Procedura implementacji modelu została przeprowadzona z użyciem środowiska obliczeniowego MATLAB.

EN

The paper presents a proposal neurofuzzy model for complex nonlinear plant. Due to the peculiarities of analytical models, suggested fuzzy structure with adaptive selection of parameters. The concept of adaptive fuzzy observer, operating on the basis of created of neurofuzzy model. An evaluation of the effectiveness of the model and adaptive estimator in terms of the complexity of the design and computational effort has been made. Implementations of the model were carried out based on MATLAB environment tools.

Słowa kluczowe

PL

TRAS; system aerodynamiczny dwurotorowy; system neurorozmyty; estymacja stanu

EN

TRAS; Two Rotor Aerodynamical System; neuro-fuzzy system; state estimation; ANFIS

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 18, nr 6
• Strony: 86--91
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., wykr., wzory

Twórcy

autor

Woźnica P.

• Instytut Automatyki i Informatyki, Politechnika Opolska

Bibliografia

• 1. Woźnica P., Problemy sterowania rozmytego wybranym obiektem nieliniowym na przykładzie dwurotorowego systemu aerodynamicznego - wybrane zagadnienia, praca magisterska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Politechnika Opolska, Opole 2013.
• 2. INTECO, Two rotor aero-dynamical system. User’s manual, Kraków 2009.
• 3. Korbicz P., Kościelny J.M., Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami. Implementacja w systemie DiaSter, WNT, Monografie, Tom 14, Warszawa 2009.
• 4. Tatjewski P., Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy, EXIT, Monografie, Tom 5, Warszawa 2002.
• 5. Łęski J., Systemy neuronowo-rozmyte, WNT, Warszawa 2008.
• 6. Giergiel M.J., Hendzel Z., Żylski W., Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych, PWN, Warszawa 2013.
• 7. Byrski W., Obserwacja i sterowanie w systemach dynamicznych, UWND AGH, Kraków 2007.
• 8. Wiktorowicz K., Sektorowo ograniczony uczący się rozmyty regulator stanu z modelem odniesienia, XVII Krajowa Konferencja Automatyki 2011, Kielce-Cedzyna 2010, 470-480.
• 9. Wiktorowicz K., Regulator rozmyty jako korektor nieliniowy, „Pomiary Automatyka Kontrola” 58(3)/2012, 288-293.
• 10. Szabat K., Model obserwatora stanu dla układu z nieliniowym wałem mechanicznym, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, nr 63, 355-368.
• 11. Jamoussi K. i in., Robust Fuzzy Sliding Mode Observer for an Induction Motor, “Journal of Electrical Engineering: Theory and Application”, Vol. 1, Issue 1, 2010, 42-51. DOI: 10.1109/SSD.2009.4956657.